團(tuán)體機(jī)器人曾經(jīng)從科幻釀成理想——一部分曾經(jīng)走向主顧，更多地蓄勢(shì)待發(fā)。咱們此刻的使命是讓它們變得更具競(jìng)爭(zhēng)力。
我比來(lái)列入了上海MWC上。機(jī)器人正在會(huì)展上奪得冠軍。我看到有數(shù)十家公司正在探求客戶，他們的產(chǎn)物的使用方法各不相同。以機(jī)器人護(hù)士Tug為例。它看起來(lái)并沒(méi)有像咱們正在科幻作品中見(jiàn)過(guò)的機(jī)器人，更瀕臨《星球大戰(zhàn)》中的一些較實(shí)用的自動(dòng)機(jī)械。雖然它只是一個(gè)帶輪子的盒子，卻存在咱們等候移動(dòng)機(jī)器人擁有的許多功用，包羅導(dǎo)航跟避障。它可以正在病院周圍舉止，若是有人踩正在它后面便它會(huì)停下，它借會(huì)繞過(guò)亂放的點(diǎn)滴支架；它也可以批示電梯來(lái)另一層樓。Tug的功用是向患者運(yùn)送藥物跟食物，它已起頭正在美國(guó)37家退伍軍人病院退役。想象一下，它們可能為繁忙的candy-striper削減幾工作量。另外另有為老年照顧護(hù)士、講授撐持、餐館跟旅店行業(yè)使用計(jì)劃的機(jī)器人助手。您可以將其視為繼智能揚(yáng)聲器之后公家助理范疇的下一個(gè)緊張產(chǎn)物（亞馬遜的堆棧中曾經(jīng)布置了10萬(wàn)多個(gè)事情機(jī)器人，明顯他正在研討作為Echo接棒人的家用機(jī)器人）。
那不是科幻小說(shuō)；家庭助理機(jī)器人曾經(jīng)起頭走進(jìn)理想。
機(jī)器人安康助理
物料分揀機(jī)器人的缺點(diǎn)出產(chǎn)這類機(jī)器人存在較著的技巧應(yīng)戰(zhàn)，這些應(yīng)戰(zhàn)與自動(dòng)駕駛問(wèn)題不太年夜分歧，但存在一些較著的差別。導(dǎo)航跟避障是罕見(jiàn)應(yīng)戰(zhàn)，但明晰的行車道跟交通管理的觀點(diǎn)不適用于這些助理機(jī)器人；它面臨的難題是若何正在建筑物內(nèi)避障跟導(dǎo)航（經(jīng)由過(guò)程輿圖重測(cè)繪繞過(guò)且則不成挪動(dòng)的障礙物）。雖然自然語(yǔ)言界面關(guān)于汽車而言是一種額定劣勢(shì)，但關(guān)于機(jī)器人助手而言卻能夠是必不可少的功用。當(dāng)藥房送錯(cuò)藥物或許當(dāng)餐館搞砸了您的定單，誰(shuí)能耐煩的按按鈕？
Gartner比來(lái)列出了機(jī)器人須要的10年夜人工智能跟感到功用，此中包羅：
計(jì)算機(jī)視覺(jué)——場(chǎng)景剖析、物體辨認(rèn)等
高速并聯(lián)分揀機(jī)器人機(jī)器人內(nèi)置AI功用——不只依賴云端
會(huì)話界面——語(yǔ)音辨認(rèn)跟自然語(yǔ)言處置懲罰
地位感到——我正在那里、我四周有甚么/誰(shuí)
聲學(xué)場(chǎng)景剖析——辨認(rèn)怪異的樂(lè)音，如狗吠或玻璃粉碎聲
生物辨認(rèn)跟身份驗(yàn)證——誰(shuí)正在與我攀談，是不是容許他們下達(dá)這些下令
自主運(yùn)動(dòng)——可能挪動(dòng)到修筑內(nèi)的其他方針地位，而不會(huì)與物體或職員產(chǎn)生碰撞
構(gòu)建擁有這些功用的體系的默許方式的第一步是以多核GPU平臺(tái)為根底給機(jī)器人締造一個(gè)內(nèi)置AI體系。那不難理解——產(chǎn)物構(gòu)建者可以利用現(xiàn)成的平臺(tái)計(jì)劃解決方案的原型，而無(wú)需憂郁ASIC細(xì)節(jié)，便像他們將CPU開發(fā)板用于更傳統(tǒng)的使用一樣。但跟著產(chǎn)品數(shù)量的增長(zhǎng)、本錢跟客戶滿意度/差異化變得愈來(lái)愈緊張?，F(xiàn)成的解決方案價(jià)格昂貴、耗電量年夜，并且利用與其他人不異的平臺(tái)難以實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)劃分。那就是為何大批量解決方案不可避免天轉(zhuǎn)向ASIC平臺(tái)的緣故原由。您無(wú)需拋卻對(duì)原型的一切投資，低成本的GPU平臺(tái)依然可以組成解決方案的一部分，但可以將大批的AI功用卸載到更具本錢效益跟集成度更下的平臺(tái)上。
分揀機(jī)器人設(shè)備正在機(jī)械學(xué)習(xí)使用中，DSP絕對(duì)于GPU的每瓦特機(jī)能劣勢(shì)是眾所周知的，部門緣故原由在于定點(diǎn)運(yùn)算取代浮點(diǎn)運(yùn)算、和某些平臺(tái)的量化靈活性。而定制解決方案的價(jià)格優(yōu)勢(shì)是眾所周知的。那就是為何您更有能夠正在數(shù)目/價(jià)錢敏感的ML使用中看到嵌入式DSP，而不是現(xiàn)成的GPU。
分揀機(jī)器人直營(yíng)智能顯示器：一種不動(dòng)的機(jī)器人？
分揀機(jī)器人項(xiàng)目條件但它是不是具有GPU的悉數(shù)功用？事實(shí)證明，它能做相稱多的工作。以計(jì)算機(jī)視覺(jué)為例?，F(xiàn)階段，正在一些基于嵌入式DSP的平臺(tái)中，曾經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)這類級(jí)別的視覺(jué)處置懲罰。或以撐持當(dāng)?shù)卦馘憻挼淖灾鬟\(yùn)動(dòng)為例。DSP一樣具有撐持這類智能的焦點(diǎn)辨認(rèn)功用，正在GPU上可以找到的不異功用。
語(yǔ)音辨認(rèn)/認(rèn)證跟聲學(xué)場(chǎng)景剖析的使命一樣可以轉(zhuǎn)移。這些例子完美天解釋了為何轉(zhuǎn)移十分有需要。這些智能操縱皆可宰割為多個(gè)步調(diào)，例如從語(yǔ)音拾取跟標(biāo)的目的分辯到根本單詞辨認(rèn)、以至自然語(yǔ)言處置懲罰。最初一步很難，能夠須要求助于云端?？墒侵暗牟秸{(diào)嵌入式解決方案便能十分輕松天處置懲罰。有些使用只須要辨認(rèn)有限的辭匯或許只須要檢測(cè)非語(yǔ)言提醒，正在這些環(huán)境下，您能夠基礎(chǔ)沒(méi)有須要云端。曾經(jīng)有跡象評(píng)釋，正在不久的未來(lái)，正在邊緣便能處置懲罰有限的NLP。
CEVA正在它的邊緣AI、前端語(yǔ)音處置懲罰和物聯(lián)網(wǎng)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)中構(gòu)建了一系列普遍的解決方案，用于撐持這些利用AI的前端功用。正在面對(duì)擴(kuò)展范圍難題時(shí)，或許當(dāng)你想要繞過(guò)這些難題時(shí)，請(qǐng)看看咱們能供給甚么資助。
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